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详细描述

基于Python+Vue+Neo4j的知识库医疗问答系统，在 Medical_bot 中，第二步是通过 NER 模型对医疗领域的实体进行识别及提取，即从用户输入中就要求提取出知识图谱中包含的实体的名称，前面提到过，在本项目中一共 8 种.

但是在大型项目中，实体数量数以万计，而普通的匹配方式由于每次匹配失败都需要回溯，其耗时较久，而 AC 自动机的时间复杂度理想状态下为 O(n)，n 为用户输入字符串的长度。

所以一种技术路线就是，使用 AC 自动机提取出包含知识库中实体的所有子串(或者最长子串)+ NER 实体识别的方式对用户输入中的实体进行提取，再综合两个结果召回评分最高的 Top n 实体进行后续的链接操作。

本项目采用的就是 AC 自动机提取所有子串 +NER 实体识别的方式。

技术描述

开发工具： Pycharm
数据库： MySQL
前端框架： Vue/ElementUI

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